// Includes
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#include <time.h>
#include <limits.h>

#include <iostream>
#include <string>

#include <ctime>
#include <cstdlib>

//Incluyo la clase global.cpp  que contiene las variables y funciones globales
#include "../utils/global.cpp"

//Incluyo la clase mt.cpp para valores aleatorios
#include "../utils/mt.cpp"

using namespace std;

/****************** Representacion entera ********************/


/******************* Declaracion de Funciones del Host *************************/
void representacionEntera();

/******************* Declaracion de Funciones Global del  ********************/
 void inicializarPoblacionEntera(int* poblacion, int* fitnessActual, MersenneTwister *mt, int cantCromosomasPoblacion);
 void mainKernelEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* fitnessActual, int* nuevoFitness, int* individuosAMigrar,  MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);

/******************* Declaracion de Funciones internas del  *****************/
 int seleccionEntera(int* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual);
 int seleccionPorTorneoEntera(int* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);
 int seleccionPorRangoEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual);
 int seleccionElitistaEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual);

 void cruzamientoRepresentacionEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual);
 void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);
 void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);
 void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);

 void mutacionEntera(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual);
 void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);
 void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual);

 void asignarFitnessEntera(int* poblacion, int* vectorFitness, int nroPoblacion, int posActual);
 int calcularFitnessEntera(int* poblacion, int posicion);

/******************* Implementacion de Funciones del  *****************/


 void inicializarPoblacionEntera(int* poblacion, int* fitnessActual, MersenneTwister *mt, int cantCromosomasPoblacion){
	//Obtengo posicion a escribir.
	 int posicionCromosoma = 0;
	int posicionFitness = 0;

	for(int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblaciones * cantCromosomasPoblacion; i++){
		//Genero valor aleatorio.
		unsigned int r = (mt->genrand_int32()% 10);
		poblacion[posicionCromosoma+i] = r;
	}

	for(int i = 0; i< cantidadPoblaciones * cantCromosomasPoblacion; i++){
		fitnessActual[posicionFitness] = calcularFitnessEntera(poblacion, posicionCromosoma);
		posicionFitness++;
		posicionCromosoma = posicionCromosoma + cantGenesEnCromosoma;
	}
}


 void mainKernelEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int* fitnessActual, int* nuevoFitness, int* individuosAMigrar,  MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	//genero numero aleatorio entre 0 y cant individuos por poblacion
	int posicionCromosoma1 = seleccionEntera(fitnessActual, mt, tipoSeleccion, 1, nroPoblacion, posActual);
	int posicionCromosoma2 = seleccionEntera(fitnessActual, mt, tipoSeleccion, 2, nroPoblacion, posActual);
	cruzamientoRepresentacionEntera(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidadCruzamiento, mt, tipoCruzamiento, nroPoblacion, posActual);
	mutacionEntera(nuevaPoblacion, probabilidadMutacion, mt, tipoMutacion, nroPoblacion, posActual);

	asignarFitnessEntera(nuevaPoblacion, nuevoFitness, nroPoblacion, posActual);

	//__syncthreads();
	//if (threadIdx.x == 0) {
	///	individosAMigrarRepresentacionBinaria(nuevoFitness, nuevaPoblacion, individuosAMigrar);
	//}
}

/******************* Implementacion de Funciones de Migracion *****************/



/******************* Implementacion de Funciones de Selecccion *****************/


 int seleccionEntera(int* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual){
	int resultado = -1;
	if(ejecutarFuncion == 0) {
		resultado = seleccionElitistaEntera(vectorFitness, indiceMejor, nroPoblacion, posActual);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			resultado = seleccionPorTorneoEntera(vectorFitness, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
		/*else {
			if(ejecutarFuncion == 2) {
				//seleccionElitistaEntera(vectorFitness, mt, nroPoblacion, posActual);
			}
		}*/
	}
	return resultado;
}


//Seleccion por torneo
//selecciona 2 individuos al azar y devuelve la posicion del mejor
 int seleccionPorTorneoEntera(int* vectorFitness, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Seleccion por torneo ***\n");
	unsigned int r = mt->genrand_int32()% cantCromosomasPoblacion;
	int posicionFitnessAleatoria1 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + r;
	int posicionCromosomaAleatoria1 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + r * cantGenesEnCromosoma;
	r = (mt->genrand_int32() + 1)% cantCromosomasPoblacion;
	int posicionFitnessAleatoria2 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion + r;
	int posicionCromosomaAleatoria2 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + r * cantGenesEnCromosoma;
	if (vectorFitness[posicionFitnessAleatoria1] > vectorFitness[posicionFitnessAleatoria2])
		return posicionCromosomaAleatoria1;
	return posicionCromosomaAleatoria2;
}

//Seleccion por rango
//Se ordenan los individuos según su fitness y la selección se realiza mediante este ranking.
 int seleccionPorRangoEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual){
	return 0;

}


//Seleccion elitista
//selecciona el mejor o segundo mejor elemento segun se indica en indiceMejor con un 1 o con un 2
 int seleccionElitistaEntera(int* vectorFitness, int indiceMejor, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Seleccion elitista ***\n");
	int mejor1 = -1;
	int mejor2 = -2;
	int indiceMejor1, indiceMejor2;
	int valorFitness;
	int indiceMemoria = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
	for(int i = 0; i< cantCromosomasPoblacion; i++){
		valorFitness = vectorFitness[indiceMemoria + i];
		if (valorFitness > mejor1) {
			mejor2 = mejor1;
			indiceMejor2 = indiceMejor1;
			mejor1 = valorFitness;
			indiceMejor1 = i;
		}
		else {
			if (valorFitness > mejor2){
				mejor2 = valorFitness;
				indiceMejor2 = i;
			}
		}
	}

	//printf("indiceMejor1 = %d \n", indiceMejor1);
	//printf("indiceMejor2 = %d \n", indiceMejor2);

	int posicionCromosomaMejor1 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + indiceMejor1 * cantGenesEnCromosoma;
	int posicionCromosomaMejor2 = nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma + indiceMejor2 * cantGenesEnCromosoma;
	//printf("posicionCromosomaMejor1 = %d \n", posicionCromosomaMejor1);
	//printf("posicionCromosomaMejor2 = %d \n", posicionCromosomaMejor2);

	if (indiceMejor == 1) {
		return posicionCromosomaMejor1;
	}
	return posicionCromosomaMejor2;

}



/******************* Implementacion de Funciones de Cruzamiento *****************/


 void cruzamientoRepresentacionEntera(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual){

	if(ejecutarFuncion == 0) {
		cruzamientoCromosoma1Punto(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	else{
		if(ejecutarFuncion == 1){
			cruzamientoCromosoma2Puntos(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
		else {
			if(ejecutarFuncion == 2) {
				cruzamientoCromosomaUniforme(poblacionActual, nuevaPoblacion, posicionCromosoma1, posicionCromosoma2, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
			}
		}
	}
}



//Se selecciona un punto de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
 void cruzamientoCromosoma1Punto(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Cruzamiento 1Punto ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	//printf("posicionCromosoma1  %d\n", posicionCromosoma1);
	//printf("posicionCromosoma2  %d\n", posicionCromosoma2);

	if((mt->genrand_int32() % 101) < probabilidad ){
		unsigned int r = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		printf("r %d\n", r);
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			if(i<=r){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}

//Se seleccionan 2 puntos de corte y se intercambian los genes de los padres para formar los hijos
 void cruzamientoCromosoma2Puntos(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Cruzamiento 2Puntos ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	unsigned int prob = (mt->genrand_int32() % 101);
	if(prob < probabilidad ){
		unsigned int r1 = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		unsigned int r2 = mt->genrand_int32() % cantGenesEnCromosoma;
		printf("r1 %d\n", r1);
		printf("r2 %d\n", r2);

		int i = 0;
		while(r2 == r1){
			r2 = (mt->genrand_int32() + 1) % cantGenesEnCromosoma;
			i++;
		}

		if(r2<r1){
			unsigned int r3 = r1;
			r1 = r2;
			r2 = r3;
		}

		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			if(i<r1){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}else if(i<=r2){
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			}else{
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
				nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			}
		}
	}else{
		for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}


//en cada posición de los progenitores se decide intercambiar el valor
//genético de cada punto de acuerdo a una probabilidad prefijada
 void cruzamientoCromosomaUniforme(int* poblacionActual, int* nuevaPoblacion, int posicionCromosoma1, int posicionCromosoma2, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Cruzamiento Uniforme ***\n");
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;

	unsigned int prob;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob < probabilidad ){
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
		}
		else {
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = poblacionActual[posicionCromosoma1 + i];
			nuevaPoblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = poblacionActual[posicionCromosoma2 + i];
		}
	}
}


/******************* Implementacion de Funciones de Mutacion *****************/

 void mutacionEntera(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int ejecutarFuncion, int nroPoblacion, int posActual){

	if(ejecutarFuncion == 0){
		mutacionReajusteAleatorio(poblacion, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
	}
	else {
		if(ejecutarFuncion == 1) {
			mutacionPorDeslizamiento(poblacion, probabilidad, mt, nroPoblacion, posActual);
		}
	}

}

//Reajuste Aleatorio
//Cambia el valor de cada gen por otro valor posible, el nuevo valor se obtiene sorteando aleatoriamente
//entre todos los valores posibles.
 void mutacionReajusteAleatorio(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Mutacion por reajuste aleatorio ***\n");
	unsigned int prob;
	unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);

		if(prob <= probabilidad ){
			valor  = (mt->genrand_int32()% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] = valor;
		}

		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob <= probabilidad ){
			valor = (mt->genrand_int32()% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] = valor;
		}
	}
}

//Mutación por Deslizamiento
//Suma un valor que puede ser tanto positivo como negativo al valor de cada gen. Los valores a sumar son
//elegidos aleatoriamente para cada posición.
 void mutacionPorDeslizamiento(int* poblacion, int probabilidad, MersenneTwister *mt, int nroPoblacion, int posActual){
	printf("*** Mutacion por deslizamiento ***\n");
	unsigned int prob;
	unsigned int valor;
	int posicionNuevoCromosoma1 = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion * cantGenesEnCromosoma;
	int posicionNuevoCromosoma2 = posicionNuevoCromosoma1 + cantGenesEnCromosoma;
	//printf("cantGenesEnCromosoma  %d\n", cantGenesEnCromosoma);
	//printf("posicionNuevoCromosoma1  %d\n", posicionNuevoCromosoma1);
	//printf("posicionNuevoCromosoma2  %d\n", posicionNuevoCromosoma2);
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
		prob = (mt->genrand_int32() % 101);

		if(prob <= probabilidad ){
			valor = (mt->genrand_int32()% 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma1+i] +=valor;
		}

		prob = (mt->genrand_int32() % 101);
		if(prob <= probabilidad ){
			valor  = (mt->genrand_int32() % 10);
			poblacion[posicionNuevoCromosoma2+i] +=valor;
		}
	}
}



/******************* Implementacion de Funciones de fitness *****************/

 void asignarFitnessEntera(int* nuevaPoblacion, int* nuevoVectorFitness, int nroPoblacion, int posActual){
	//Obtengo posicion del primer cromosoma.
	int posicionCromosoma = posActual * cantGenesEnCromosoma * 2 + nroPoblacion * totalGenesEnPoblacion;
	int posicionFitness = posActual * 2 + nroPoblacion * cantCromosomasPoblacion;
	nuevoVectorFitness[posicionFitness] = calcularFitnessEntera(nuevaPoblacion, posicionCromosoma);
	nuevoVectorFitness[posicionFitness + 1] = calcularFitnessEntera(nuevaPoblacion, posicionCromosoma + cantGenesEnCromosoma);
}

 int calcularFitnessEntera(int* poblacion, int posicion) {
	int fitness = 0;
	float contador = cantGenesEnCromosoma-1;
	for(int i=0; i<cantGenesEnCromosoma; i++){
	  fitness = fitness + poblacion[posicion + i];
	  contador--;
	}
	return fitness;
}

/******************* Implementacion de Funciones del host *****************/

void representacionEntera() {

	int tamVectorPoblacion = sizeof(int)*totalGenes;
	int tamVectorFitness = sizeof(int)*totalIndividuos;
	int tamVectorIndividuosAMigrar = sizeof(int)*cantGenesEnCromosoma*cantidadPoblaciones;

	static int *poblacionActualHost = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *nuevaPoblacionHost = (int *) malloc(tamVectorPoblacion);
	static int *fitnessActualHost = (int *) malloc(tamVectorFitness);
	static int *nuevoFitnessHost = (int *) malloc(tamVectorFitness);
	static int *individuosAMigrarHost = (int *) malloc(tamVectorIndividuosAMigrar);

	//inicializo la clase mt para las variables aleatorias
	MersenneTwister* mt;

	//Inicio numeros aleatorios.
	mt = new MersenneTwister();
	mt->init_genrand(time(NULL));

	//inicializacion de la poblacion en GPU
	inicializarPoblacionEntera(poblacionActualHost, fitnessActualHost, mt, cantCromosomasPoblacion);

	cout << "\nPOBLACION INICIAL\n";
	for (int i = 0; i<totalGenes; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";

		}
		printf("%i ", poblacionActualHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\nFITNESS\n";

	for (int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblaciones; i++){
		printf("%i ", fitnessActualHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\n\n";

	int nroPoblacion;
	int iteracion = 0;
	//los individuos de la poblacion actual se van intercambiando en el reemplazo
	while(iteracion < numeroGeneraciones){
		nroPoblacion = 0;
		for (int i = 0; i < cantidadPoblaciones*cantCromosomasPoblacion/2; i++){
			nroPoblacion = i/(cantCromosomasPoblacion/2);
			if ((iteracion % 2) == 0) {

				mainKernelEntera(poblacionActualHost, nuevaPoblacionHost, fitnessActualHost, nuevoFitnessHost, individuosAMigrarHost, mt, nroPoblacion, i%(cantCromosomasPoblacion/2));

				//Si hay que migrar
				//if (iteracion % generacionesMigrar == 0) {
				//	migracionRepresentacionBinaria(nuevaPoblacionHost, nuevoFitnessHost, individuosAMigrarHost, r);
				//}
			}
			else {
				mainKernelEntera(nuevaPoblacionHost, poblacionActualHost, nuevoFitnessHost, fitnessActualHost, individuosAMigrarHost, mt, nroPoblacion,  i%(cantCromosomasPoblacion/2));

				//Si hay que migrar
				//if (iteracion % generacionesMigrar == 0) {
				//	migracionRepresentacionBinaria(poblacionActualHost, fitnessActualHost, individuosAMigrarHost, r);
				//}
			}
		}
		//mejorFitness = obtenerMejorFitness(poblacionActual,mejorCromosoma);
		iteracion++;
	}

	cout << "NUEVA POBLACION\n";
	for (int i = 0; i<totalGenes; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";

		}
		printf("%i ", nuevaPoblacionHost[i]);
	}
	cout << "\n\n\nFITNESS\n";

	for (int i = 0; i<cantCromosomasPoblacion * cantidadPoblaciones; i++){
		printf("%i ", nuevoFitnessHost[i]);
	}
	cout << "\n";

/*	cout << "\n\nA MIGRAR\n";

	for (int i = 0; i<cantGenesEnCromosoma * cantidadPoblaciones; i++){
		if(i%cantGenesEnCromosoma == 0){
			cout << "\n";
		}
		printf("%i ", individuosAMigrarHost[i]);
	}
	cout << "\n";
*/
}


